Chaque manche de Remplir les Blancs vous montre une vraie phrase à laquelle il manque un mot, à vous de le fournir. La phrase elle-même a toujours compté pour ce que la manche vous apprend réellement — un exemple mal fichu ou maladroitement traduit fait une mauvaise manche, aussi juste que soit votre réponse. Ce qui est nouveau, c'est quelle phrase est choisie pour un mot donné, parmi tous les candidats qui existent pour lui.
L'idée derrière l'i+1#
L'hypothèse de l'input compréhensible de Stephen Krashen est l'une des idées les plus citées en acquisition des langues secondes : on acquiert une langue à partir d'un input presque entièrement compréhensible, avec un petit dépassement intégré — un cran au-delà du niveau actuel. Krashen a appelé ce dépassement i+1 : votre niveau actuel, i, plus un seul incrément. Trop en dessous de votre niveau et il n'y a plus rien à apprendre ; trop au-dessus et le nouvel élément n'a rien où s'ancrer. La zone qui fonctionne vraiment est étroite, et elle se définit par la part du matériel environnant que vous comprenez déjà, pas par la difficulté isolée du nouvel élément.
Appliqué à une seule phrase, l'i+1 prend une forme très littérale : tous les mots sont connus sauf un, et c'est exactement celui qu'on vous demande de produire. Remplir les Blancs intégrait déjà, par construction, la partie « un mot manquant » — le trou est toujours le mot testé. Ce qui manquait, jusqu'ici, c'était une façon de savoir si le reste de la phrase était réellement i+1 pour la personne qui la lisait, ou si elle se trouvait truffée de trois autres mots jamais rencontrés.
Ce qui a vraiment changé#
Remplir les Blancs a toujours choisi ses phrases d'exemple pour leur qualité — une longueur naturelle, une traduction utilisable, le mot cible qui apparaît proprement. Cette barre de qualité n'a pas bougé. Ce qui est nouveau, c'est que parmi les phrases qui la franchissent, l'application prend désormais aussi en compte la part du reste de la phrase que vous connaissez déjà — en s'appuyant sur les mêmes données de maîtrise et de révision que le mélange sensible à la maîtrise et le graphe de vocabulaire — et privilégie celle qui laisse le trou comme votre seule lacune.
Résultat : deux apprenants qui étudient exactement le même mot peuvent se voir montrer deux phrases différentes, chacune i+1 pour eux spécifiquement :
| Phrase candidate pour « aeropuerto » | À qui elle convient | Pourquoi |
|---|---|---|
| El ___ está muy lejos del centro. | Un débutant qui connaît estar, muy, lejos, centro | Chaque mot environnant est déjà familier — seul le trou est nouveau |
| Perdimos el vuelo porque el tráfico cerca del ___ era terrible. | Un lecteur avancé à l'aise avec perdimos, vuelo, tráfico, cerca | Phrase plus riche et plus naturelle — toujours entièrement compréhensible pour ce lecteur |
Les deux phrases sont de vrais exemples écrits par des humains, qui existaient déjà dans le réservoir. Rien n'a été généré pour l'un ou l'autre apprenant — l'application a simplement choisi celle qui leur laisse une lacune unique et isolée plutôt qu'une phrase difficile à trois endroits à la fois.
Une préférence volontairement bornée#
L'adéquation i+1 est une préférence qui s'ajoute à la qualité de la phrase, pas qui la remplace. Une phrase bien formée et bien traduite où vous connaissez tous les mots sauf un reste imbattable — mais une phrase par ailleurs faible (tournure bizarre, pas de traduction, longueur peu naturelle) ne gagne pas seulement parce qu'elle se trouve être i+1 pour vous. Si la meilleure correspondance i+1 pour un mot est une phrase de mauvaise qualité et qu'une phrase de bonne qualité existe avec un mot inconnu de plus, l'application peut très bien choisir la bonne. L'idée est d'orienter la sélection parmi des candidats déjà corrects vers celui qui vous place dans la zone idéale de l'input compréhensible — pas de courir après une adéquation i+1 parfaite au prix d'une phrase qui, elle, se lit mal.
Ce n'est pas statique non plus. Votre vocabulaire change chaque semaine — des mots passent de l'apprentissage à la maîtrise, de nouveaux mots sont enregistrés — si bien que le même réservoir de phrases pour « aeropuerto » peut être classé différemment le mois prochain par rapport à aujourd'hui, même si les phrases elles-mêmes n'ont pas changé. Il n'y a rien à configurer : le classement reflète simplement votre historique de révision tel qu'il se présente à chaque chargement d'une session.
La reconnaissance d'un mot acquis vous suit aussi à travers la flexion, pas seulement les correspondances de mots exactes. Si votre historique de révision montre que vous connaissez comer, une phrase candidate contenant comí ou comiendo est traitée comme contenant un mot connu autour du trou, et non un mot inconnu — la même résolution des formes fléchies qui fait que la maîtrise de despertar crédite aussi despierta ailleurs dans l'application.
D'où viennent vraiment les phrases#
Il vaut la peine d'être précis ici, car on pourrait facilement croire qu'il s'agit de phrases générées par IA et taillées sur mesure pour vous — ce n'est pas le cas. Le réservoir de phrases vient de Tatoeba, un corpus ouvert et communautaire de vraies phrases écrites par des humains, avec leurs traductions — la même source que Remplir les Blancs a toujours utilisée. Ce qui a changé se situe entièrement du côté de la sélection : quelle phrase existante et réelle est montrée à quel apprenant pour un mot donné. Aucune phrase n'est écrite ni réécrite pour un utilisateur en particulier.
Il existe une exception étroite, et elle est antérieure à cette fonctionnalité : sur les mots pour lesquels Tatoeba n'a vraiment aucune phrase utilisable, les utilisateurs Pro se rabattent sur une phrase générée par Gemini à un niveau intermédiaire. Ce repli ne se déclenche que lorsque le corpus n'a rien à offrir — il ne fait pas partie du fonctionnement de la sélection i+1, et il n'a pas changé.
Ce que ça coûte#
Rien. Votre ensemble de mots connus est assemblé à partir de données que l'application possède déjà — le même historique de répétition espacée qui pilote votre programme de révisions — et le classement se fait sur l'appareil. Aucun mot que vous avez enregistré ou révisé n'est envoyé où que ce soit pour cette fonctionnalité, aucun appel réseau supplémentaire n'est effectué, et elle est disponible pour chaque apprenant, quel que soit son abonnement. C'est l'un des endroits où la personnalisation est véritablement gratuite : l'intelligence est dans la façon dont les données existantes sont utilisées, pas dans un nouvel appel à l'IA.